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為智能零售選擇嵌入式邊緣AI系統的5個關鍵考慮因素

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Jeremy Juan ? 2022-11-18 17:18 ? 次閱讀

雖然 COVID-19 大流行的出現無疑塑造了消費者的購買行為,但它也加速了 Covid 之前的零售趨勢。非接觸式支付和非傳統購物體驗等趨勢并非源于大流行;但是,它們的使用量預計將增加。

從大流行中走出來,實體零售商別無選擇,只能應對和現代化他們的零售戰略,或者繼續在 COVID 之前關閉商店的情況下消亡。這一趨勢為尋求為零售商提供支持的軟件公司和其他智能零售解決方案提供商提供了機會。Trigo或Tiliter等有前途的軟件初創公司,甚至是行業巨頭亞馬遜,都通過計算機視覺實現了無摩擦的零售購物體驗,但這些算法的背后是使一切成為可能的硬件。

跟隨我們,深入了解為智能零售環境選擇理想的嵌入式邊緣 AI 系統時的關鍵考慮因素。

邊緣 AI 的處理器類型

人工智能是各種功能的基礎,包括但不限于對象檢測、生物識別、計算機視覺等等。雖然可以編寫白皮書來討論每種類型處理器的優缺點,但我們將簡要介紹頂級嵌入式制造商通常銷售的兩種主要處理器類型:

中央處理器

中央處理器 (CPU) 常見于大多數電子設備中,是一種多用途處理器,能夠執行復雜的算術、邏輯、控制和輸入/輸出操作。但是,與 GPUFPGA 的)相比,CPU 架構通過有限數量的可用性能驅動內核針對順序串行處理進行了優化。

在執行計算機視覺等任務時,需要并行處理大量數據以分析顏色、圖案、形狀等。數據量可能非常巨大,尤其是在考慮高分辨率視頻流的多個并發源時。出于這個原因,GPU 和 FPGA 可能比 CPU 更強大。

顯卡

圖形處理單元(GPU)起源于高速圖形渲染的要求。后來發現深度學習神經網絡可以使用 NVIDIA GPU 進行訓練,從而顯著提高了性能。原因是GPU設計有大量并行內核,為神經網絡訓練和AI推理提供并行計算。

GPU的限制包括高功耗(盡管NVIDIA Jetson SoM旨在緩解此問題),雖然性能通常優于CPU,但它們可能無法提供與特定應用的ASIC處理器一樣多的性能,但它們彌補了對強大的SDK和框架的支持。

燙的

可能最不被提及的考慮因素之一是熱性能。這個想法是,當系統的內部溫度上升到某個點時,處理器將節流并降低性能。在外殼包含風扇的情況下,風扇旋轉時產生的噪音可能很明顯,在某些情況下并不理想。

雖然乍一看很難可視化熱性能,但公司通常會對競爭系統進行測試和基準測試。

豐富的 IO 端口

確定所需的IO端口和數量可能看起來微不足道,但這是選擇Edge AI嵌入式系統時的另一個關鍵考慮因素。但在做出快速決定之前,我們必須首先考慮應用程序和環境大小。便利店的要求與大賣場和超市的要求不同。所需的端口數量將隨著零售空間的大小而增長,因此嵌入式系統將需要支持必要數量的傳感器,如果您希望將來證明解決方案,還需要更多。

至于所需的特定IO端口,根據我們在智能零售領域的經驗,大多數相機通常是IP或USB相機。

品牌

Edge AI嵌入式系統代表了您公司的品牌,可以提供令人難忘的印象。您的品牌使您能夠與競爭對手區分開來,并塑造您的品牌所代表的敘事。無論設備是在眾目睽睽之下還是隱藏在面板后面,將您的品牌顏色和設計與系統的顏色和設計相匹配都是理想的選擇。畢竟,您真的想在您自己的品牌顏色上顯示制造商的標準藍色或米色嗎?

堅定不移的支持

在您的 AI 項目生命周期中必然會出現挑戰,尤其是在使用未知的 SDK 或 BSP 時。為了快速克服這些障礙,擁有一個知識淵博的合作伙伴能夠提供及時的支持至關重要。沒有什么比等待一周才能收到合作伙伴的回復并可能延遲項目更麻煩的了。

選擇具有處理這些技術問題經驗的合作伙伴可能是及時部署和延遲部署之間的區別。此外,芯片制造商與其合作伙伴之間的關系因合作伙伴級別而異,從而影響您期望硬件合作伙伴響應的速度。例如,NVIDIA 精英合作伙伴可能會在幾天內解決您的問題,而 NVIDIA 首選合作伙伴可能需要一周時間。

那么這在實踐中是如何運作的呢?

因此,現在我們已經對選擇Edge AI嵌入式系統的注意事項有了基本的了解,讓我們看看它在實踐中是如何工作的。

對于目標客戶的零售空間是一家便利店,希望使用三個現有的IP攝像機實現無摩擦的購物體驗,您可以考慮使用Edge AI系統,例如圓剛的NX215B,其中包括NVIDIA? Jetson Xavier? NX模塊。這款高推理多核處理器支持多個傳感器,同時具有高能效。

嵌入式系統包括許多以太網端口(除了HDMI,USB3.0和20pin連接器),SSD和WiFi,同時保持較小的占用空間,非常適合較小的零售空間。作為 NVIDIA 精英合作伙伴,他們的支持保證及時解決可能出現的任何不便。

審核編輯:郭婷

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